論文の概要: A Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization Procedure and its Application to Outcome Weighted Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13127v2
- Date: Fri, 27 Sep 2024 15:24:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 14:51:04.073361
- Title: A Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization Procedure and its Application to Outcome Weighted Learning
- Title（参考訳）: 個人差分重み付き経験的リスク最小化手法とその出力重み付き学習への応用
- Authors: Spencer Giddens, Yiwang Zhou, Kevin R. Krull, Tara M. Brinkman, Peter X. K. Song, Fang Liu,
- Abstract要約: 差分プライバシー(DP)は、データのプライバシー問題に対処するための魅力的なフレームワークである。
DPは、機密データから情報を公開する際に生じるプライバシー損失に数学的に証明可能な境界を提供する。
一般のwERMに対する最初の微分プライベートアルゴリズムを提案し、理論DPを保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.322221694511603
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is common practice to use data containing personal information to build predictive models in the framework of empirical risk minimization (ERM). While these models can be highly accurate in prediction, sharing the results from these models trained on sensitive data may be susceptible to privacy attacks. Differential privacy (DP) is an appealing framework for addressing such data privacy issues by providing mathematically provable bounds on the privacy loss incurred when releasing information from sensitive data. Previous work has primarily concentrated on applying DP to unweighted ERM. We consider weighted ERM (wERM), an important generalization, where each individual's contribution to the objective function can be assigned varying weights. We propose the first differentially private algorithm for general wERM, with theoretical DP guarantees. Extending the existing DP-ERM procedures to wERM creates a pathway for deriving privacy-preserving learning methods for individualized treatment rules, including the popular outcome weighted learning (OWL). We evaluate the performance of the DP-wERM framework applied to OWL in both simulation studies and in a real clinical trial. All empirical results demonstrate the feasibility of training OWL models via wERM with DP guarantees while maintaining sufficiently robust model performance, providing strong evidence for the practicality of implementing the proposed privacy-preserving OWL procedure in real-world scenarios involving sensitive data.
- Abstract（参考訳）: 個人情報を含むデータを用いて、経験的リスク最小化(ERM)の枠組みで予測モデルを構築するのが一般的である。
これらのモデルは予測には非常に正確であるが、機密性の高いデータに基づいてトレーニングされたこれらのモデルの結果を共有することは、プライバシ攻撃の影響を受けやすい。
差分プライバシー(DP)は、機密データから情報を公開する際に生じるプライバシー損失に数学的に証明可能な境界を提供することによって、そのようなデータプライバシー問題に対処するための魅力的なフレームワークである。
これまでの作業は主に、未加重ERMにDPを適用することに集中してきた。
重み付きERM (wERM) は, 目的関数に対する個々の貢献を様々な重みに割り当てることができる重要な一般化である。
一般のwERMに対する最初の微分プライベートアルゴリズムを提案し、理論DPを保証する。
既存のDP-ERMプロシージャをwERMに拡張することで、一般的な結果重み付き学習(OWL)を含む個別の処理ルールに対するプライバシー保護学習手法を導出する道が形成される。
シミュレーションおよび実際の臨床試験において,OWLに適用したDP-wERMフレームワークの性能評価を行った。
実験結果はすべて、十分な堅牢なモデル性能を維持しつつ、DP保証付きwERMによるOWLモデルのトレーニングが可能であることを示し、センシティブなデータを含む現実のシナリオにおいて、提案したプライバシ保存OWLプロシージャの実装の実用性を示す強力な証拠を提供する。
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